机电工程设备故障诊断中大数据分析技术的应用

摘要

本文旨在探讨大数据分析技术在机电工程设备故障诊断中的应用价值与实践路径。文章首先剖析了传统故
障诊断方法在处理现代复杂机电系统时面临的主观性强、模型复杂、识别率低等局限性。随后，阐述了大数据分析
技术在处理海量异构数据、挖掘非线性关系及实现自我优化方面的核心优势，及其与故障诊断需求的深度契合性。
在此基础上，本文构建了涵盖数据采集、存储管理、分析建模到结果输出的系统化诊断架构，并提出了“数据-特
征-模型-应用-迭代”的全流程管理方法。以某电力公司项目为例，实证表明该技术应用能显著提升故障诊断准
确率与预警能力，有效降低维护成本，为推动机电设备运维向预测性维护转型提供了有力支撑。